Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Datenarchitektur und sorge für eine zuverlässige Datenverarbeitung.
- Unternehmen: Instructure, ein innovatives Unternehmen, das Lernen und persönliche Entwicklung fördert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem unterstützenden und inklusiven Umfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenarchitektur.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Datenarchitektur oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Bei Instructure glauben wir an die Kraft der Menschen, um im Laufe ihres Lebens zu wachsen und erfolgreich zu sein. Unser Ziel ist es, diese Kraft zu verstärken, indem wir intuitive Produkte schaffen, die Lernen und persönliche Entwicklung vereinfachen, bedeutungsvolle Beziehungen fördern und Menschen inspirieren, in ihrer Ausbildung und Karriere weiterzugehen.
Wir suchen einen Data Architect, der unserem Business Data & Insights-Team beitritt. Dies ist eine senior, hochgradig funktionsübergreifende Rolle, die verantwortlich ist für die Definition, Governance und Weiterentwicklung der Unternehmensdatenarchitektur, die unsere Teams für Datenengineering, Analytik, Data Science und Entscheidungswissenschaft unterstützt, während wir eine enge strategische Partnerschaft mit unserer Produktdatenorganisation aufrechterhalten.
Sie werden als verbindendes Element zwischen der Produktion und dem Konsum von Daten fungieren und sicherstellen, dass unsere Datenressourcen zuverlässig, gut modelliert, semantisch konsistent und skalierbar sind.
Was Sie tun werden:
- Die Unternehmensdatenarchitekturstrategie definieren und besitzen, einschließlich konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle in den Kernbereichen der Organisation.
- Datenstandards, Namenskonventionen, Schema-Designprinzipien und Modellierungsbest Practices etablieren und verwalten, die von den Teams für Datenengineering und Analytik verwendet werden.
- Das Design skalierbarer, wiederverwendbarer Datenprodukte in den semantischen und analytischen Schichten leiten und Konsistenz über Entscheidungswissenschaft, Data Science und Self-Service-Konsum sicherstellen.
- Mit dem Produktteam zusammenarbeiten, um sich auf gemeinsame architektonische Standards, Datenverträge und Plattformentscheidungen abzustimmen.
- Datenplattform- und Tooling-Entscheidungen bewerten und beraten.
- Architektonische Lücken, Redundanzen und Risiken in der Datenqualität identifizieren und beheben.
- Zur Entwicklung eines Geschäftsglossars, eines Datenkatalogs und einer Unternehmensontologie für wichtige Datenbereiche beitragen.
- Als Senior Advisor für Data Science in Bezug auf Datenverfügbarkeit, Infrastruktur für Feature Engineering und Modellanforderungen fungieren.
- Mit der Leitung der Entscheidungswissenschaft zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass analytische Datenmodelle für Leistung, Klarheit und verwalteten Self-Service strukturiert sind.
- Daten-Governance, Herkunft und Beobachtbarkeit als erstklassige architektonische Anliegen fördern.
- Ingenieure und Analytik-Ingenieure zu architektonischen Mustern und Best Practices im Datenmodellieren anleiten und betreuen.
Wer Sie sein werden:
- 8+ Jahre Erfahrung in Datenarchitektur, Datenengineering oder einem eng verwandten Bereich in einer komplexen, mehrteamigen Datenumgebung.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Gestaltung und Governance von Unternehmensdatenmodellen über transaktionale, analytische und semantische Schichten.
- Tiefe Expertise in modernen Datenstack-Mustern: Cloud-Datenlager (Snowflake, BigQuery, Databricks), Lakehouse-Architekturen, dbt, Datenkatalogisierungstools.
- Starke Kommunikations- und Dokumentationsfähigkeiten; Sie schreiben klar über Architektur für technische und geschäftliche Zielgruppen.
- Erfahrung in matrix- oder funktionsübergreifenden Umgebungen, in denen Sie organisatorische Grenzen ohne direkte Autorität navigieren.
Was Sie von uns erwarten können:
- Wettbewerbsfähige Vergütung sowie alle Vollzeitmitarbeiter nehmen an unserem Eigentumsprogramm teil.
- Flexible Arbeitskultur.
- Großzügige Freizeit, einschließlich lokaler Feiertage.
- Umfassende Wellness-Programme und Unterstützung für psychische Gesundheit.
- Lern- und Entwicklungsressourcen, einschließlich beruflicher Entwicklungstools und Studiengebührenrückerstattung.
- Technologie und Tools, die Sie benötigen, um Ihre beste Arbeit zu leisten.
- Ein Umfeld, das auf Inklusivität, Unterstützung und bedeutungsvoller Verbindung basiert.
Instructure ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir halten uns an die geltenden Beschäftigungs- und Antidiskriminierungsgesetze in jedem Land, in dem wir tätig sind.
Data Architect Arbeitgeber: Instructure
Instructure ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu wachsen. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit fördert das Unternehmen eine Kultur der Kreativität und Innovation, während es gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen für Remote-Mitarbeiter bietet. Die Mitarbeiter profitieren von kontinuierlichen Lernmöglichkeiten und einer klaren Vision, die es ihnen ermöglicht, bedeutende Beiträge zur Bildungstechnologie zu leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Architect erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Instructure zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Architect mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Architect bei Instructure gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Instructure vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Instructure entscheidend sein!
